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Enregistrement W4213237829 · doi:10.14210/rdp.v16n2.p437-462

LAND DILEMMAS IN BRAZIL: THE HISTORY OF LAND PRIVATIZATION IN BRAZIL

2021· article· en· W4213237829 sur OpenAlexfundno aff
Kátia Carolino, Ricardo Stanziola Vieira, Marcos Sorrentino

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Direito e Política · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen Elizabeth ScholarsCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade de São PauloYork University
Mots-clésLegislationAgrarian societyGeographyProperty (philosophy)Perspective (graphical)Land tenureLand useDistribution (mathematics)EthnologyPolitical scienceHumanitiesSociologyArchaeologyAgricultureLawArtEcologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to present, from a historical perspective, the main legal instruments on access to land, based on authors who have studied the agrarian issue in Brazil, namely: João Pedro Stédile (2011), José de Souza Martins (1980), Marcia Maria Mendes Motta (1998), Maria Ligia Osório Silva (1996, 1997), Ruy Cirne Lima (1954), among others. It also aims to demonstrate how legislation has advanced in the process of recognizing the socio-environmental function of property while it brought ambiguities that have led to regression in terms of a fairer and more equitable distribution of land, essential to human needs, such as housing and food. The materials used to prepare the article came from primary and secondary sources collected through bibliographic and documentary research.KEYWORDS: property of land, socio-environmental function of property, Brazilian legislation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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